基于声纳搜索累积探测概率的平台路径优化方法

针对面向移动目标的移动搜索平台最优路径研究不足问题,提出一种基于累积搜索概率理论的移动搜索平台路径优化方法。基于传感器性能评价的重要标准之一的累积探测概率(cumulative detection probability,CDP),利用时序相关性模型,即(λ,σ)过程模型,构造单峰CDP计算公式。构建一组目标运动想定,利用贝叶斯后验概率修正目标想定轨迹概率和不同时刻下的CDP。以搜索完成时CDP最大以及CDP达到目标水平时间最短为多目标,在连续时间与连续空间中实现高效搜索,构建面向声纳搜索移动目标的路径优化模型,通过多目标遗传算法给出优化解。与随机搜索模式下的CDP结果比对可以发现,本文方法可以获得更高的CDP,比单目标优化结果所得到的搜索方案具有更高的效率。

基于轻量化YOLOv7算法的侧扫声纳图像沉船检测

针对现有的侧扫声纳图像水下沉船检测方法存在检测速度慢,传统的YOLOv5算法存在的漏检的问题,提出基于轻量化YOLOv7算法的水下沉船检测改进方法。首先,通过随机翻转、随机噪声等操作扩充沉船图像的样本数量;然后,引入迁移学习策略,将在COCO数据集上学习到的权重迁移到沉船检测的YOLOv7网络中;其次,改进模型损失函数中惩罚项的计算方式,提升收敛速度;最后在YOLOv7网络中引入FasterNet结构,减少模型的参数量和计算复杂度,降低模型对硬件的需求,达到轻量化模型的目的。实验结果表明,改进方法较原始YOLOv7算法在类平均精度值(mAP值)上提升了4.75%,检测速度也由原来的0.0218秒/帧提升到0.0179秒/帧,证明了改进方法的工程应用价值。

联合多波束与侧扫声纳的海缆检测方法

为解决海底电缆路由检测中多波束扫测分辨率低、侧扫声纳(SSS)图像位置不准且存在误识别问题,提出了一种联合多波束与侧扫声纳的海底电缆路由自动检测方法,利用多波束图像高精度的位置信息纠正侧扫声纳图像,并顾及侧扫声纳图像海缆成像特点进行线状特征增强与边缘提取,实现海底电缆目标的自动、准确检测。实验结果表明,该方法能实现非掩埋海缆探测的准确探测,为海底电缆检测提供了多源测量信息融合的新思路,丰富了海底电缆检测的技术方法。

分布式动力吸能复合结构声纳透声窗设计研究

本文针对潜艇声纳透声窗低频水动力噪声控制需求,基于平板与声腔的耦合振动方程,利用声振传递矩阵、模态展开法以及湍流边界层脉动压力频率波数谱等,建立多层复合平板的水动力自噪声计算模型。根据动力吸振特性分析,形成分布式吸能单元控制下的平板振动噪声方程,评估分布式吸能复合结构透声窗水动力自噪声,通过循环水槽试验验证其水动力自噪声降噪效果,为新型低噪声透声窗设计提供技术支撑。

基于CSLS-CycleGAN的侧扫声纳水下目标图像样本扩增法

针对侧扫声纳水下目标图像稀缺,获取难度大、成本高,导致基于深度学习的目标检测模型性能差的问题,结合光学域类目标数据集丰富的现状,提出一种基于通道和空间注意力(channel and spatial attention,CSA)模块、最小二乘生成对抗生成网络(least squares generative adversarial networks,LSGAN)及循环对抗生成网络(cycle generative adversarial networks,CycleGAN)的侧扫声纳水下目标图像样本扩增方法。首先,受CycleGAN的启发,设计基于循环一致性的单循环网络结构,保证模型的训练效率。然后,在生成器中融合CSA模块,减少信息弥散的同时增强跨纬度交互。最后,设计了基于LSGAN的损失函数,提高生成图像质量的同时提高训练稳定性。在船舶光学域数据集与侧扫声纳沉船数据集上进行实验,所提方法实现了光学-侧扫声纳样本间信息的高效、稳健转换以及大量侧扫声纳目标样本的扩增。同时,基于本文生成样本训练后的检测模型进行了水下目标检测,结果表明,使用本文样本扩增数据训练后的模型在少样本沉船目标检测的平均准确率达到了84.71%,证明了所提方法实现了零样本和小样本水下强代表性目标样本的高质量扩增,并为高性能水下目标检测模型构建提供了一种新的途径。

基于改进SSD的合成孔径声纳图像感兴趣小目标检测方法

轻量化目标检测模型SSD-MV3(Single Shot Detection-MobileNet V3)因输入图像尺寸限制无法直接检测高分辨率大尺寸合成孔径声纳(Synthetic Aperture Sonar,SAS)图像中感兴趣小目标.为此,本文提出了一种新的目标检测方法HRSSD(High Resolution Single Shot Detection),该方法通过冗余切割确保SSD-MV3输入图像尺寸的规范以及感兴趣小目标的完整,并利用二次非极大值抑制保证检测结果的唯一.此外,提出了一种尺度、空间和通道注意力机制联合的特征提取模块,并利用该模块重新设计了SSD-MV3的基础网络和附加特征提取网络,记作SSD-MV3P(Single Shot Detection-MobileNet V3 Pro),使得SSD-MV3P能更有效的感知感兴趣小目标特征信息.实验结果表明,在感兴趣小目标检测数据集SST(Sonar Small Targets)上,SSD-MV3P的平均检测精度(mean Average Precision,mAP)比SSD-MV3提升4.39%.HRSSD实现了高分辨率大尺寸SAS图像感兴趣小目标的检测,并且保证了同一位置上检测结果的完整性和唯一性.

水面无人艇侧扫声纳技术在人工鱼礁调查中的应用

人工鱼礁作为海洋牧场的重要组成部分,在增殖和优化渔业资源、改善海洋生态环境、调整海洋渔业产业结构方面发挥着重要作用。水面无人艇(USV,Unmanned SurfaceVehicle)具有吃水浅、灵活机动、安全高效的特点和优势,日益成为浅水地区调查的重要手段。水面无人艇搭载侧扫声纳设备,运用无人艇自动巡线、人工监控的作业模式开展人工鱼礁后期监测,近岸地区适用性强且经济高效。本文基于2023年运用无人艇在珠江口某海岛近岸海域获取的调查数据,处理和分析评估表明其采集数据可靠性高,能清晰识别人工鱼礁特征体,摸清工区内人工鱼礁的分布状况,以及对礁体后期监测,为海洋牧场建设提供可靠的技术支撑。

基于语义分割的侧扫声纳管线目标检测方法

为提高侧扫声纳图像中管线目标检测的自动化程度及效率,提出了一种基于语义分割的水下管线目标检测方法。首先通过构建高效语义分割网络主干,提高网络计算速度并降低网络对计算机硬件性能的需求;其次给出了一种针对管线目标特点的加权交叉熵损失函数,解决了因类间数量不均衡导致的网络训练困难问题。以多种复杂条件下侧扫声纳实测数据进行了水下管线检测试验,结果表明,该方法在取得和经典网络相近精度的情况下,速度提升了2.7倍,可达52.6FPS,实现了水下管线的快速、准确检测。

基于区域生长的侧扫声纳海底线追踪算法

针对当前侧扫声纳海底线自动追踪存在有飞点、连续性较差、易受噪声影响等问题,通过分析侧扫声纳海底线形成机理及图像特征,提出了基于改进的区域生长法的侧扫声纳图像海底线追踪方法,首先利用控制生长方向方法优化区域生长法计算复杂度高、效率低的问题,在提高追踪效率的前提下抗干扰能力也得到了有效加强,然后利用大滤波核中值滤波方法在保留海底边界特征的同时提高海底线连续性,最后利用二次区域生长方法针对性消除航迹线对瀑布图海底线的影响。通过对该方法进行研究和实验,成功实现了海底线自动追踪提取。在秦皇岛附近海域开展现场测试,论证了与传统阈值法提取海底线相比,提出的新方法在抗噪能力、连续性、普适性等方面都具有更好的效果。

声纳浮标四臂阵阵列流形矢量的形式研究

当前国际上应用较为广泛的一类扩展阵形结构的声呐浮标,布放后的阵形一般为平面多臂形,从几何上均可视为多层圆阵或多边形阵,对于这两种不同的几何拆分结果,其阵列流形矢量也可以有多种表达方式。文中以声纳浮标四臂阵为例,对其阵列流形矢量的数学表达形式展开研究,总结出2种不同的表达形式,这两种形式分别基于多边形阵和多层圆阵构造而成,分别适用于定向多波束形成的节能工作模式和即时调整阵元数臂数的仿真试验。针对两种不同的阵列流形矢量形式,文中给出了其静态波束图、MVDR波束形成图和二维窗函数波束形成图,多种波束形成仿真的结果表明,两种阵列流形矢量表达形式得到的静态方向图完全一致,并且能够在各自的适用范围,提高对浮标接收信号的处理效率。

改进的压差式水听器侦察声纳角度测量方法

压差式矢量水听器是现有侦察声纳体制之一,但是其角度测量原理假设阵元间隔远小于波长,严重地影响了测角精度,因此需要对压差式矢量水听器的角度测量方法进行改进。提出两种角度测量的改进方法,一是压差矢量幅比反函数多项式拟合方法,通过对压差矢量幅度比与角度函数的反函数多项式逼近,利用压差矢量幅度比估计角度;二是比相测角信息融合方法,利用余弦偶极子和正弦偶极子分别进行比相测角,采用角度的预估值确定融合比,对两个比相结果进行信息融合。仿真结果验证了两种改进方法的有效性。

多子阵合成孔径声纳距离-多普勒成像算法

基于相位中心近似(PCA)的传统多子阵合成孔径声纳(SAS)成像方法忽略了近似误差的方位空变性,使得分布式目标的聚焦结果发生畸变。为解决这个问题,该文从收发阵元空间分置采样与相位中心近似采样的几何模型出发推导了一种考虑近似误差方位空变性的双程斜距历程,并将多子阵合成孔径声纳2维频域系统函数分解为收发分置畸变项和类收发合置项。在此基础上,采用复数相乘、插值实现收发分置畸变项的补偿,并利用距离-多普勒算法进行成像处理。相对传统方法,该文方法在整个测绘带内的近似误差更小,不会带来方位向上的位置偏移,能得到与真实目标位置一致的成像结果。

同步码字优化降噪的声纳图像多目标检测方法

针对海底侧扫声纳图像分辨率低、噪声污染严重导致水下目标检测不准确的问题,提出一种结合同步码字优化降噪的水下声纳图像目标检测方法。利用同步码字优化对声纳图像中的乘性噪声进行降噪处理,从而使图像中的水下目标物获得更好的视觉与检测效果,同时对声纳图像进行相应的数据集扩充。最后利用适合本文方法的YOLO系列中的YOLOv7对降噪后声纳图像中的目标物体进行检测,并在其特征网络中加入了卷积块注意模块,从而加强对目标的特征提取。仿真结果分析得出,同步码字优化降噪与YOLOv7相结合的目标检测方法,可使目标置信度达到79%,相较于降噪前的目标检测置信度提高16%,对于目标较小的物体,能更好地改善漏检与误检情况。

基于稀疏重构的前视声纳成像方法

基于稀疏重构的DOA估计算法可以通过加强表示稀疏性而获得更高分辨的空间谱估计,有助于实现相邻目标的区分,本文提出一种在每个距离上稀疏重构的声纳成像方法。该方法利用声纳成像中目标本身具有的稀疏性,以及稀疏重构算法中的范数约束,来获得更高的分辨率以最终实现成像效果的改善。在仿真和水池实验中,将l1-SVD和SpSF稀疏重构算法与传统方位估计方法MUSIC、CBF、SFW-L21、NN-SpSF进行性能对比,实验结果表明l1-SVD算法和SpSF算法成像优于传统方法,有较窄的主瓣和较低的旁瓣,且对背景噪声有一定的抑制效果。同时,对2个相邻很近的目标,也可较好地区分出来,表明本文算法具有较高的分辨率。

航空声纳浮标自噪声分析

本文主要分析了航空声纳浮标的自噪声对其探测性能的影响,介绍了声纳浮标自噪声的种类,给出了声纳浮标自噪声的估计方法,分析了自噪声对浮标采集的声信号的信噪比,以及对浮标的作用距离的影响,归纳总结了国外声纳浮标对不同噪声源的降噪设计方法和浮标自噪声水平。分析表明,声纳浮标自噪声控制直接影响其探测性能,是浮标设计的关键,在工程上应对不同噪声源采取必要的降噪措施。

三维声纳和多波束在桥墩巡检中的联合应用

桥墩基础是桥梁结构重要的承重结构,水下桥墩基础受水流冲刷作用存在损坏的风险,对水下桥墩基础进行巡检十分必要。为此,提出了利用水下三维声纳和多波束测深系统在水下桥墩巡检中联合应用的方法,将三维声纳应用于水下桥墩基础本身的检测,多波束测深系统应用于基础周围河床的测量,能充分发挥两种设备的优势,得到水下桥墩基础的三维影像和水深数据,并利用位姿信息对两类数据进行精确匹配和融合,对结果进行一体化三维影像展示。利用浙江某跨河大桥水下桥墩基础检测的实际案例验证了方法的有效性,此方法可广泛推广于水下桥墩巡检工程中,为桥梁的安全运营提供基础数据支撑。

三维声纳渗流检测技术在灌注桩排桩围护墙中的研究与应用

利用三维声纳渗流检测技术,通过事先埋设在围护结构内部的测试孔以及坑外补打的测试孔,对某项目灌注桩排桩围护墙结构进行开挖前的渗漏测试,提供了测试范围内的渗透流速、流量、流向等指标。并对两次不同降水深度情况下的测试结果进行了对比分析。结果表明:该技术在上海地区高水位软土饱和地基中得到了比较成功的应用,不同降水深度对测试结果有较大的影响,但均判断出了渗漏点,后续仍需积累经验,为该种方法在上海地区的进一步推广应用提供参考。

三维声纳技术在上海地铁深基坑工程渗漏检测中的应用

为了能在开挖之前对基坑围护结构的防水、漏水情况进行事先测试,排查出较为严重的渗漏点,将三维声纳技术用在上海地区的地铁车站基坑渗漏检测中。结果表明:预警等级为橙色渗漏点共计26处,是后续开挖过程中的重点观察位置;预警等级为红色渗漏点共计4处,说明基坑围护结构的防渗性能存在缺陷,建议施工方提前进行渗漏补强施工。后续又持续跟踪观测现场渗漏的情况,证实了三维声纳技术测试出的渗漏点位置与现场情况基本吻合。

三维声纳渗流检测技术在地下连续墙中的应用效果研究

利用三维声纳渗流检测技术,通过事先埋设的测试孔,对某项目地下连续墙进行开挖前的渗漏测试,提供了测试范围内的渗透流速、流量、流向等指标,为施工提供了指导。后续仍需多进行实际工程的应用,积累经验,为该种方法在上海地区的进一步推广应用提供参考。

拖曳式声纳在海洋环境中的背景噪声抑制技术研究

拖曳式声纳在海洋环境中具有重要的应用价值,由于海洋环境中存在较高的背景噪声,需进行背景噪声抑制技术研究。概述了海洋环境中的背景噪声,并探讨了拖曳式声纳在海洋中的应用;重点讨论了拖曳式声纳在背景噪声抑制技术中的重要性,分析了目前技术的应用情况,并探讨了应用中的难点和问题;最后,提出了加强拖曳式声纳在背景噪声抑制技术中应用的有效策略。